自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到如何让计算机理解和生成人类语言。以下是一些常见的 NLP 模型：
- 词袋模型（Bag of Words）：将文本表示为一个词的集合，不考虑词的顺序。
- TF-IDF 模型：衡量一个词对于一个文本集或一个文档集中的其中一份文档的重要程度。
- N-gram 模型：考虑词的顺序，将文本表示为一系列的 N 个词的组合。
- 递归神经网络（RNN）：特别适合处理序列数据，如文本。
- 卷积神经网络（CNN）：在 NLP 中常用于文本分类和命名实体识别。
- 长短期记忆网络（LSTM）：一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖。
NLP 模型图解
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